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Paulina Navarrete Medina

Facultad de Derecho - Universidad de Valparaíso - Chile

Además, es interesante observar que varias de esas soluciones no son ajenas a nuestra jurisprudencia, ya que han sido aplicadas por nuestros tri-bunales para resolver problemas de incertidumbre causal, ya sea en materia médica o de desastres naturales, y podrán aplicarse también – al menos algunas de ellas- cuando el problema de la incertidumbre se presente en materia de daños causados por la Inteligencia Artificial.

6. CONCLUSIONES

Las principales conclusiones a las que nos permitió arribar la investigación precedente son las siguientes:

La IA desarrolla hoy diversas tareas en los más variados ámbitos y, si bien no existe un consenso en cuanto a su definición, al menos se reconoce una tendencia a uniformar los diversos conceptos que se han proporcionado. Por otro lado, existe mayor acuerdo en la doctrina respecto de las características que pueden predicarse de los sistemas de IA y en cómo estas características dificultan la aplicación de las reglas de responsabilidad civil en los supuestos en que su actuación ha causado un daño.

La distinción entre causalidad fáctica y jurídica es hoy algo común a los diversos sistemas de responsabilidad, cualquiera sea el enfoque de causalidad que originalmente hayan adoptado. En el sistema de fuentes chileno, tanto la doctrina como la jurisprudencia reconocen dicha distinción.

La incertidumbre causal —problema que se presenta en la causalidad fáctica— no es un fenómeno exclusivo de la IA, pero se agrava en los casos en que la acción causante del daño proviene de un sistema de IA, sobre todo si aquel sistema se encuentra realizando tareas en un ámbito que por s í mismo presenta dificultades vinculadas al establecimiento del nexo causal, como, por ejemplo, el ámbito médico o sanitario. En estos supuestos se produce una interseccionalidad al confluir en la víctima las dificultades propias del ámbito médico y aquellas vinculadas a las características de la IA.